树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合
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从可应用性看，人工智能大体可分为
A. 弱人工智能$;$专用人工智能$;$通用人工智能$;$强人工智能
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如何解释下面的执行结果?
print1.2-1.0==0.2
False
A. Python的实现有错误$;$浮点数无法精确表示$;$布尔运算不能用于浮点数比较$;$Python将非0数视为False
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图像分割技术是通过计算机将数字图像分为多个图像子区域的技术，得到的结果是图像上子区域的集合。也可以是从图像中提取的轮廓线的集合。
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第一个成功应用的专家系统是()。
A. ELIZA$;$Dendral$;$Xcon$;$Deepblue
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将一质地均匀的正方体骰子掷一次，观察向上一面的点数，与点数2的差不大于1的概率是（ ）
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从未来看，通用型人工智能是发展趋势。具体来说，需要机器一方面能够通过（）、（）去理解世界；另一方面通过（）去模拟世界。
A. 感知学习$;$统计学习$;$认知学习$;$强化学习
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以下()属于NoSQL数据库中Key-Value的缺点。
A. 数据无结构$;$查询性能不高，缺乏统一查询语法$;$功能相对有限$;$功能相对有限，不易于做分布式集群
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与浅层神经网络相比，深度学习的不同在于（）和（）。
A. 强调了模型结构的深度 $;$明确了特征学习的重要性 $;$所需训练集数据较少$;$数据集没有局部相关性
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表达式 list(range(5)) 的值为________。
A. [0, 1, 2, 3, 4]$;$[1, 2, 3, 4, 5]$;$[0, 1, 2, 3, 4, 5]$;$[1,2,3,4]
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